%0 Journal Article
%T 用于非平衡样本分类的近似支持向量机
%A 陶晓燕
%A 姬红兵
%A 董淑福
%J 模式识别与人工智能
%P 552-557
%D 2007
%X 针对标准的近似支持向量机(PSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题，提出一种改进的PSVM算法(MPSVM).根据训练样本数量的不平衡对正负样本集分别分配不同的惩罚因子，并将原始优化问题中的惩罚因子由数值变更为一个对角阵.最后推导出线性和非线性MPSVM的决策函数，并将其与PSVM、非平衡的SVM的运算机理和性能进行比较.实验结果表明，MPSVM的性能优于PSVM，与非平衡SVM方法相比效率更高.
%K 近似支持向量机(PSVM)
%K 非平衡分布
%K 改进的近似支持向量机(MPSVM)
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10535.shtml